Miro یه قابلیت جدید به اسم Prototypes معرفی کرده که بهت اجازه میده بدون نیاز به شروع طراحی یا کدنویسی، ایدههات رو به پروتوتایپ تعاملی تبدیل کنی. تیمهای مختلف از PM و دیزاینر گرفته تا دولوپر و استیکهولدر میتونن همزمان روی یه بوم مشترک کار کنن. هوش مصنوعی هم توی این ابزار نقش داره و میتونه از ایدههای اولیه، تحقیقات کاربری یا فلوها در چند دقیقه یه پروتوتایپ آماده کنه.
یه کمپین فیشینگ گسترده روی پیامرسان Signal، مقامات ارشد آلمانی از جمله سیاستمداران، وزرا، نظامیها، دیپلماتها و خبرنگاران رو هدف قرار داده. مهاجمان بدون اینکه نیازی به بدافزار یا آسیبپذیری فنی داشته باشن، صرفاً با مهندسی اجتماعی و جعل هویت قربانیان رو فریب دادن تا کدهای احراز هویتشون رو به دست بیارن. دولت آلمان روسیه رو مظنون اصلی این عملیات میدونه، هرچند هنوز اتهام رسمی وارد نشده. دادگستری فدرال آلمان از اواسط فوریه ۲۰۲۶ تحقیقات مقدماتی رو آغاز کرده و تخمین میزنه صدها حساب کاربری تحت تأثیر قرار گرفته باشن.
وبینار Declassified یه سری آموزشی جدیده که میخواد واقعیتهای تلخ جرایم سایبری رو بدون سانسور نشون بده. در اولین قسمت، John Hammond از Huntress به همراه Jim Browning — هکر اخلاقی و یوتیوبر معروف — از دنیای تاریک کلاهبرداریهای سایبری پرده برمیدارن. نکتهی اصلی اینه که امروزه مجرمان سایبری دیگه یه آدم تنها در زیرزمین نیستن؛ بلکه مثل کسبوکارهای واقعی با چارت سازمانی، KPI و ابزارهای حرفهای کار میکنن.
ایجنتهای هوش مصنوعی روزبهروز قویتر میشن، اما توسعهدهندهها هنوز بهشون اعتماد کامل ندارن. مشکل اصلی اینه که این ابزارها شفاف نیستن، از حوزهی تعریفشده خارج میشن و استدلالشون رو با ما به اشتراک نمیذارن. Cassidy Williams از GitHub DevRel این مشکلات رو ریشهیابی کرده و معتقده که بدون یه لایهی واقعی از همکاری انسانی، این ابزارها هرچقدر هم قوی باشن، قابل اتکا نیستن. رویکرد جدید Jules از Google Labs یه قدم در این مسیره، ولی هنوز خیلی زوده که بگیم مشکل اعتماد رو حل میکنه.
آنتروپیک یه مجموعه کانکتور جدید معرفی کرده که کلود رو مستقیماً به ابزارهای حرفهای خلاقانه مثل Adobe، Blender، Ableton، Autodesk Fusion و Splice وصل میکنه. با این کانکتورها، طراحان و هنرمندان میتونن مدل سهبعدی بسازن، فایلها رو دستهجمعی پردازش کنن یا سمپل موزیک پیدا کنن، همه از طریق مکالمه با کلود. آنتروپیک همچنین به صندوق توسعه بلندر پیوسته و با چند دانشگاه هنری معتبر برای تدریس هوش مصنوعی خلاقانه همکاری میکنه.
با گسترش ایجنتهای هوش مصنوعی، مدل قدیمی قیمتگذاری بر اساس تعداد کاربر دیگه کارایی نداره. یه وبینار با حضور Kyle Poyar و Scott Woody قراره بررسی کنه که شرکتها چطور باید از مدلهای سنتی SaaS به سمت قیمتگذاری مبتنی بر مصرف یا نتیجه حرکت کنن. تجربههای شرکتهایی مثل Clay، Figma و PostHog هم در این نشست زیر ذرهبین میره. هدف اصلی اینه که بفهمیم چطور میشه مانیتایزیشن رو با دنیای ایجنتمحور هماهنگ کرد.
دانشمندان اعصاب یه مکانیزم جدید از یادگیری مغزی کشف کردن به اسم BTSP که با نظریه قدیمی «نورونهایی که با هم فعال میشن، با هم سیمکشی میشن» فرق داره. این مکانیزم میتونه یادگیری رو از یه تجربهی تکرارنشده هم ممکن کنه، نه اینکه لازم باشه یه چیز رو بارها تجربه کنیم. BTSP در هیپوکامپ مغز اتفاق میافته و روی چند نورون بهطور همزمان تأثیر میذاره و چند ثانیه طول میکشه. محققان معتقدن این مکانیزم یه قطعهی گمشده مهم در درک علم یادگیری بوده.
میچل هاشیموتو، سازنده ترمینال معروف Ghostty، اعلام کرده که این پروژه بهزودی از گیتهاب مهاجرت میکنه. دلیل اصلی این تصمیم، قطعیهای مکرر و مشکلات زیرساختی گیتهاب در ماههای اخیره که به گفته او تقریباً هر روز کارش رو مختل کرده. هاشیموتو که از سال ۲۰۰۸ کاربر گیتهابه و بخش زیادی از زندگیش رو اونجا گذرونده، با ناراحتی از این تصمیم نوشته. مقصد جدید Ghostty هنوز نهایی نشده و تیم داره با چند پلتفرم مختلف مذاکره میکنه.
آرمین روناکر، سازنده Flask و Jinja2، در یک مقالهی نوستالژیک از دوران قبل از گیتهاب میگه؛ زمانی که دنیای اپنسورس کوچیکتر بود، اعتماد معنا داشت، و همه زیرساخت خودشون رو اجرا میکردن. گیتهاب یه هدیهی بزرگ به جامعهی اپنسورس بود، ولی همون تمرکز که خوبیهاش رو داشت، حالا داره ضررهاشم نشون میده. او از رشد انفجاری پکیجهای ریزودرشت npm و از دست رفتن حس مسئولیت در وابستگیهای نرمافزاری حرف میزنه.
توسعه داروی جدید مثل خریدن یه بلیت بختآزمایی ۲۵۰ میلیون دلاریه که ۹۵٪ شانس باخته داره. اندرو لو، استاد فاینانس MIT، پیشنهاد داد بهجای شرطبندی تکی، ۵۰ برنامه دارویی رو توی یه سبد بریزیم تا شکست هر کدوم کشنده نباشه. این ایده باعث ظهور شرکتهایی مثل BridgeBio و Roivant شد که با مدل «هابانداسپوک» سعی کردن ریسک داروسازی رو قابلتحمل کنن، اما اجرای این مدل خیلی سختتر از نظریهاشه.
کدی که هوش مصنوعی تولید میکنه ممکنه همه تستها رو پاس کنه ولی در پروداکشن فاجعه به بار بیاره. فاصلهی بین «کدی که اجرا میشه» و «کدی که لایق پروداکشنه» خیلی بیشتر از چیزیه که فکرش رو میکنیم. مشکل اینه که مدلهای زبانی ذاتاً احتمالاتی هستن، نه قطعی — و این با نیاز نرمافزار به رفتار قطعی یه تناقض اساسی ایجاد میکنه. با درک نحوهی کار این ابزارها و نوشتن پرامپتهای دقیقتر میشه این شکاف رو به حداقل رسوند.
مشکل C10K در سال ۱۹۹۹ نشون داد که مدل یک Thread به ازای هر اتصال، برای سرورهای پرترافیک جواب نمیده. راهحلها در چند موج اومدن: اول کالبکها، بعد Promiseها و Futureها، و در آخر Async/Await. هر موج بدترین مشکل موج قبلی رو حل کرد، ولی مشکل تازهای هم به جاش آورد. این مقاله سیر این تکامل رو با نگاهی انتقادی دنبال میکنه و توضیح میده که چرا هنوز هیچکدوم از این رویکردها کامل نیستن.
اسلک یه نسخهی جدید و هوشمصنوعیمحور از اسلکبات معرفی کرده که فراتر از یه چتبات سادهست. این ابزار با استفاده از اطلاعات زمینهای کانالها و مکالمات، جوابهای هوشمند و بینشهای کاربردی بهت میده. جالبترین نکته اینه که نیازی به هیچ راهاندازی یا تنظیمات پیچیدهای نداری و همین الان میتونی ازش استفاده کنی.
زنووی یه پلتفرم آنالیتیکس هست که به جای شمردن بازدید، مستقیماً بهت میگه کدوم کانال بازاریابی مشتری پولی آورده. این ابزار مستقیم به دیتای Stripe وصل میشه و اتریبیوشن واقعی رو نشون میده. با یه اسکریپت ساده راهاندازی میشه و جایگزین ابزارهایی مثل Google Analytics، Hotjar و Mixpanel میشه. پلن پایه از ۲۰ دلار در ماه شروع میشه.